现代数据团队的统一堆栈

[arzina221]

凭借其可扩展性、速度和成本效益成为最受欢迎的数据仓库解决方案之一。随着数据格局的不断发展，企业正在生成和处理越来越大的数据集。对这些数据集进行有效分析对于做出明智的数据驱动决策至关重要。

Amazon Redshift 可帮助公司从大量结构化和半结构化数据中提取有意义的见解。本博客的主要内容如下：

关键要点

Amazon Redshift 分析的工作原理、使用它的主要好处，以及充分利用 Redshift 设置的最佳实践。

什么是 Amazon Redshift ？
Amazon Redshift是一项完全托管的云数据仓库服务，允许组织对 PB 级结构化数据运行复杂的查询和分析。它与其他 AWS 服务和第三方商业智能 (BI) 工具完美集成，是希望通过实时数据分析获得洞察力的数据驱动型组织的热门选择。

Redshift 以其高速处理和大规模 智利电话数据 并行处理 (MPP) 架构而闻名。它利用列式存储和数据压缩来高效处理大型数据集，确保查询处理速度比传统的基于行的存储解决方案更快。

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Amazon Redshift 的主要功能
1.可扩展性

Amazon Redshift 可以处理海量数据集，并随着 Amazon Redshift 数据的增长而无缝扩展。您可以根据需要增加或减少集群大小，从而确保您只为实际使用的部分付费。

2.列式存储

与基于行的存储系统不同，Amazon Redshift 使用列式存储，这允许更快地读取模式，因为它仅检索查询的相关列，从而减少 I/O 开销。

3.大规模并行处理（MPP）

MPP 是一项关键功能，它允许 Amazon Redshift 在多个节点之间分配查询执行。通过将工作负载分配到多个处理器，Redshift 可以快速执行最复杂的查询。

4.数据压缩

Redshift 使用自动数据压缩来最大限度地降低存储成本并优化连接器数据的查询性能。它会自动为您的数据选择最佳压缩方案，从而减少所需的磁盘 I/O 量。